| 摘要 | 第2-3页 |
| Abstract | 第3-4页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 选题的背景和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 主要思路和主要内容 | 第11页 |
| 1.3.1 研究思路 | 第11页 |
| 1.3.2 研究的主要内容 | 第11页 |
| 1.4 论文结构 | 第11-13页 |
| 2 相关技术知识介绍 | 第13-23页 |
| 2.1 大数据的相关技术的介绍 | 第13-20页 |
| 2.1.1 Hadoop之MapReduce框架 | 第13-16页 |
| 2.1.2 Spark分布式集群计算框架 | 第16-18页 |
| 2.1.3 Spark计算框架与MapReduce计算框架的比较 | 第18-19页 |
| 2.1.4 HDFS分布式存储框架 | 第19-20页 |
| 2.1.5 ElasticSearch分布式全文检索工具 | 第20页 |
| 2.2 导购系统推荐技术的介绍 | 第20-21页 |
| 2.3 | 第21-22页 |
| 2.3.1 基于内容的推荐 | 第21页 |
| 2.3.2 协同过滤推荐 | 第21页 |
| 2.3.3 基于关联规则的推荐 | 第21-22页 |
| 2.3.4 基于人口统计学的推荐 | 第22页 |
| 2.3.5 组合推荐 | 第22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 3 大数据下的某电商导购管理系统的需求分析 | 第23-29页 |
| 3.1 大数据下的电子商务导购管理系统概述 | 第23-25页 |
| 3.1.1 大数据下的电商导购管理系统 | 第23-25页 |
| 3.1.2 大数据下电商导购管理系统的应用价值 | 第25页 |
| 3.2 大数据下的电子商务导购管理系统设计目标 | 第25-26页 |
| 3.3 大数据下的电子商务导购管理系统主要步骤 | 第26-27页 |
| 3.4 系统功能分析 | 第27-28页 |
| 3.4.1 系统功能概述 | 第27-28页 |
| 3.4.2 导购系统功能模块概述 | 第28页 |
| 3.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 4 大数据下的某电商导购管理系统的架构与功能设计 | 第29-41页 |
| 4.1 导购系统项目背景 | 第29-30页 |
| 4.2 导购系统架构设计 | 第30-33页 |
| 4.2.1 电子商务中导购模块的一般设计结构 | 第30-31页 |
| 4.2.2 本文中电商导购系统中导购功能模块的设计结构 | 第31-33页 |
| 4.3 导购功能模块的详细设计 | 第33-40页 |
| 4.3.1 数据采集模块 | 第34-35页 |
| 4.3.2 导购推荐引擎组模块 | 第35-36页 |
| 4.3.3 导购结果处理模块 | 第36-37页 |
| 4.3.4 用户交互搜索模块 | 第37页 |
| 4.3.5 相关数据库设计 | 第37-40页 |
| 4.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 5 大数据下的某电商导购管理系统的实现 | 第41-65页 |
| 5.1 数据采集模块的实现 | 第41-43页 |
| 5.2 导购推荐引擎组模块的实现 | 第43-56页 |
| 5.2.1 基于关联规则的导购 | 第43-49页 |
| 5.2.2 基于内容的导购推荐 | 第49-52页 |
| 5.2.3 基于人口统计学的导购推荐 | 第52-56页 |
| 5.3 导购结果处理模块的实现 | 第56-59页 |
| 5.4 用户搜索模块的实现 | 第59-60页 |
| 5.5 导购系统实现效果展示 | 第60-64页 |
| 5.5.1 导购系统首页展示 | 第61页 |
| 5.5.2 导购系统用户登录展示 | 第61-62页 |
| 5.5.3 导购系统商品详情展示 | 第62-63页 |
| 5.5.4 导购系统购物车展示 | 第63-64页 |
| 5.6 本章小结 | 第64-65页 |
| 6 大数据下的电商导购系统的测试 | 第65-71页 |
| 6.1 软件测试综述 | 第65页 |
| 6.2 系统的测试 | 第65-70页 |
| 6.2.1 系统的功能测试 | 第65-67页 |
| 6.2.2 系统的导购推荐性能测试 | 第67-70页 |
| 6.3 本章小结 | 第70-71页 |
| 结论 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-74页 |
| 致谢 | 第74-76页 |
